【摘 要】
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针对癫痫棘波检测方法中棘波表现形式多样化、人工识别工作量大等问题,提出采用基于形态学滤波器和随机森林(Random Forest, RF)模型的癫痫棘波检测算法以Matlab软件为基础开发平台,利用形态学滤波技术对单通道双极导联脑电信号进行棘波检测,根据阈值判断法消除假阳性棘波,获得候选棘波,然后提取候选棘波的波形特征,训练RF分类模型,实现癫痫棘波的自动检测。实验结果表明,该实验所用的癫痫棘波检测方法在测试数据集上取得了较好的分类效果。该仿真实验可用于数字信号处理及Matlab仿真实验教学,增强学生应用
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,浙江大学医学院附属儿童医院,浙大城市学院信息与电气工程学院,浙江环玛信息科技有限公司
【基金项目】
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浙江省自然科学基金联合基金项目(LBY21H090001、LBY21H090002),浙江省基础公益研究计划项目(LGG19F030013、LGF18F010007),浙江省重点研发计划项目(2020C03038),NSFC-浙江两化融合联合基金(U1909209),教育部产学合作协同育人项目(201901284003),杭州电子科技大学省属高校基本科研业务费项目(GK209907299001-3
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针对癫痫棘波检测方法中棘波表现形式多样化、人工识别工作量大等问题,提出采用基于形态学滤波器和随机森林(Random Forest, RF)模型的癫痫棘波检测算法以Matlab软件为基础开发平台,利用形态学滤波技术对单通道双极导联脑电信号进行棘波检测,根据阈值判断法消除假阳性棘波,获得候选棘波,然后提取候选棘波的波形特征,训练RF分类模型,实现癫痫棘波的自动检测。实验结果表明,该实验所用的癫痫棘波检测方法在测试数据集上取得了较好的分类效果。该仿真实验可用于数字信号处理及Matlab仿真实验教学,增强学生应用
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